zookeeper介绍
zookeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，它是开源的Hadoop项目中的一个子项目，并且根据google发表的<The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems>论文来实现的，接下来我们首先来安装使用下这个软件，然后再来探索下其中比较重要一致性算法。  

zookeeper安装和使用
zookeeper的安装基本上可以按照 http://hadoop.apache.org/zookeeper/docs/current/ zookeeperStarted.html 这个页面上的步骤完成安装，这里主要介绍下部署一个集群的步骤，因为这个官方页面似乎讲得并不是非常详细(Running Replicated Zookeeper)。

由于手头机器不足，所以在一台机器上部署了3个server,如果你手头也比较紧，也可以这么做。那么我建了3个文件夹，如下
server1   server2   server3

然后每个文件夹里面解压一个zookeeper的下载包，并且还建了几个文件夹，总体结构如下,最后那个是下载过来压缩包的解压文件
data dataLog logs zookeeper-3.3.2

那么首先进入data目录，创建一个myid的文件，里面写入一个数字，比如我这个是server1,那么就写一个1，server2对应myid文件就写入2，server3对应myid文件就写个3

然后进入zookeeper-3.3.2/conf目录，那么如果是刚下过来，会有3个文件，configuration.xml, log4j.properties,zoo_sample.cfg,这3个文件我们首先要做的就是在这个目录创建一个zoo.cfg的配置文件，当然你可以把zoo_sample.cfg文件改成zoo.cfg，配置的内容如下所示： 
tickTime=2000
initLimit=5
syncLimit=2
dataDir=xxxx/zookeeper/server1/data
dataLogDir=xxx/zookeeper/server1/dataLog
clientPort=2181
server.1=127.0.0.1:2888:3888
server.2=127.0.0.1:2889:3889
server.3=127.0.0.1:2890:3890

标红的几个配置应该官网讲得很清楚了，只是需要注意的是clientPort这个端口如果你是在1台机器上部署多个server,那么每台机器都要不同的clientPort，比如我server1是2181,server2是2182，server3是2183，dataDir和dataLogDir也需要区分下。

最后几行唯一需要注意的地方就是 server.X 这个数字就是对应 data/myid中的数字。你在3个server的myid文件中分别写入了1，2，3，那么每个server中的zoo.cfg都配server.1,server.2,server.3就OK了。因为在同一台机器上，后面连着的2个端口3个server都不要一样，否则端口冲突，其中第一个端口用来集群成员的信息交换，第二个端口是在leader挂掉时专门用来进行选举leader所用。

进入zookeeper-3.3.2/bin 目录中，./zkServer.sh start启动一个server,这时会报大量错误？其实没什么关系，因为现在集群只起了1台server，zookeeper服务器端起来会根据zoo.cfg的服务器列表发起选举leader的请求，因为连不上其他机器而报错，那么当我们起第二个zookeeper实例后，leader将会被选出，从而一致性服务开始可以使用，这是因为3台机器只要有2台可用就可以选出leader并且对外提供服务(2n+1台机器，可以容n台机器挂掉)。

接下来就可以使用了，我们可以先通过 zookeeper自带的客户端交互程序来简单感受下zookeeper到底做一些什么事情。进入zookeeper-3.3.2/bin（3个server中任意一个）下，./zkCli.sh –server 127.0.0.1:2182,我连的是开着2182端口的机器。

那么，首先我们随便打个命令，因为zookeeper不认识，他会给出命令的help,如下图  
  
ls(查看当前节点数据),
ls2(查看当前节点数据并能看到更新次数等数据) ,
create(创建一个节点) ,
get(得到一个节点，包含数据和更新次数等数据),
set(修改节点)
delete(删除一个节点)

通过上述命令实践，我们可以发现，zookeeper使用了一个类似文件系统的树结构，数据可以挂在某个节点上，可以对这个节点进行删改。另外我们还发现，当改动一个节点的时候，集群中活着的机器都会更新到一致的数据。

zookeeper的数据模型
在简单使用了zookeeper之后，我们发现其数据模型有些像操作系统的文件结构，结构如下图所示



(1)     每个节点在zookeeper中叫做znode,并且其有一个唯一的路径标识，如/SERVER2节点的标识就为/APP3/SERVER2
(2)     Znode可以有子znode，并且znode里可以存数据，但是EPHEMERAL类型的节点不能有子节点
(3)     Znode中的数据可以有多个版本，比如某一个路径下存有多个数据版本，那么查询这个路径下的数据就需要带上版本。
(4)     znode 可以是临时节点，一旦创建这个 znode 的客户端与服务器失去联系，这个 znode 也将自动删除，Zookeeper 的客户端和服务器通信采用长连接方式，每个客户端和  服务器通过心跳来保持连接，这个连接状态称为 session，如果 znode 是临时节点，这个 session 失效，znode 也就删除了
(5)     znode 的目录名可以自动编号，如 App1 已经存在，再创建的话，将会自动命名为 App2 
(6)     znode 可以被监控，包括这个目录节点中存储的数据的修改，子节点目录的变化等，一旦变化可以通知设置监控的客户端，这个功能是zookeeper对于应用最重要的特性，通过这个特性可以实现的功能包括配置的集中管理，集群管理，分布式锁等等。 

通过java代码使用zookeeper 
Zookeeper的使用主要是通过创建其jar包下的Zookeeper实例，并且调用其接口方法进行的，主要的操作就是对znode的增删改操作，监听znode的变化以及处理。 

以下为主要的API使用和解释

//创建一个Zookeeper实例，第一个参数为目标服务器地址和端口，第二个参数为Session超时时间，第三个为节点变化时的回调方法
ZooKeeper zk = new ZooKeeper("127.0.0.1:2181", 500000,new Watcher() {
           // 监控所有被触发的事件
             public void process(WatchedEvent event) {
           //dosomething
           }
      });
//创建一个节点root，数据是mydata,不进行ACL权限控制，节点为永久性的(即客户端shutdown了也不会消失)
zk.create("/root", "mydata".getBytes(),Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);

//在root下面创建一个childone znode,数据为childone,不进行ACL权限控制，节点为永久性的
zk.create("/root/childone","childone".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.PERSISTENT);

//取得/root节点下的子节点名称,返回List<String>
zk.getChildren("/root",true);

//取得/root/childone节点下的数据,返回byte[]
zk.getData("/root/childone", true, null);

//修改节点/root/childone下的数据，第三个参数为版本，如果是-1，那会无视被修改的数据版本，直接改掉
zk.setData("/root/childone","childonemodify".getBytes(), -1);

//删除/root/childone这个节点，第二个参数为版本，－1的话直接删除，无视版本
zk.delete("/root/childone", -1);
      
//关闭session
zk.close();

zk.create("/testRootPath/testChildPath1","1".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
        
zk.create("/testRootPath/testChildPath2","2".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
        
zk.create("/testRootPath/testChildPath3","3".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);
        
// 创建一个子目录节点
zk.create("/testRootPath/testChildPath4","4".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL);

System.out.println(zk.getChildren("/testRootPath", false));

[testChildPath10000000000, testChildPath20000000001, testChildPath40000000003, testChildPath30000000002]

zk.create("/testRootPath", "testRootData".getBytes(),Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT);

// 创建一个子目录节点
zk.create("/testRootPath/testChildPath1","1".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.EPHEMERAL);
        
zk.create("/testRootPath/testChildPath2","2".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.EPHEMERAL);
        
zk.create("/testRootPath/testChildPath3","3".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.EPHEMERAL);
        
// 创建一个子目录节点
zk.create("/testRootPath/testChildPath4","4".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE,CreateMode.EPHEMERAL);

System.out.println(zk.getChildren("/testRootPath", false));

打印结果:[testChildPath2, testChildPath1, testChildPath4, testChildPath3]

我们默认规定编号最小的为master,所以当我们对/APP1SERVERS节点做监控的时候，得到服务器列表，只要所有集群机器逻辑认为最小编号节点为master，那么master就被选出，而这个master宕机的时候，相应的znode会消失，然后新的服务器列表就被推送到客户端，然后每个节点逻辑认为最小编号节点为master，这样就做到动态master选举。


总结 

我们初步使用了一下zookeeper并且尝试着描述了几种应用场景的具体实现思路，接下来的文章，我们会尝试着去探究一下zookeeper的高可用性与leaderElection算法。

参考：http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/

      http://hadoop.apache.org/zookeeper/docs/current/

      http://rdc.taobao.com/team/jm/archives/448

posted on 2010-12-21 18:58 BucketLI 阅读(118532) 评论(15)  编辑  收藏